SQL Server Analysis Services教程:数据立方体与多维数据分析
"Analysis-Services-教程.pdf 是一份关于数据仓库和SQL Server Analysis Services (SSAS) 的教程,重点介绍了如何使用SSAS进行联机分析处理(OLAP)以及建立和管理多维数据集的步骤。教程以FoodMart Corporation为例,展示了如何在实际场景中应用这些技术。" 在数据仓库领域,SQL Server Analysis Services 是微软提供的关键组件,用于构建高效的数据分析平台。它在SQL Server 2000及后续版本中作为决策支持服务的核心部分,专门设计用于联机分析处理。OLAP的目标是提供用户友好的界面,让用户能够从多个角度(维度)查看和分析数据,而无需直接操作底层数据仓库。 SSAS具备以下几个关键特性: 1. **多维度架构**:数据被组织成多维数据集,允许用户从不同的维度(如时间、地理位置等)进行分析。 2. **层次式分析观点**:维度内的数据可以按照层次结构展现,如年度->季度->月度的时间维度。 3. **可任意切割数据**:用户可以自由地切片和切块数据,根据需要筛选和聚焦在特定数据子集上。 教程内容逐步指导用户如何操作SSAS,包括以下步骤: - **建立系统数据源连接**:连接到包含原始数据的数据库或数据仓库。 - **启动Analysis Manager**:使用该工具进行数据模型的设计和管理。 - **建立数据库和选择数据源**:创建一个新的SSAS数据库,并关联到数据源。 - **建立多维数据集**:定义数据立方体,这是OLAP的核心,用于存储和处理分析数据。 - **浏览多维数据集数据**:查看并验证数据立方体的内容和结构。 - **建立具有父子维度的多维数据集**:创建层级关系,如地区->州->城市。 - **浏览维度数据**:检查维度的属性和层次结构。 - **创建计算成员**:定义基于现有数据的新计算字段,例如总销售额。 - **创建成员属性**:为维度成员添加额外信息,如客户年龄或产品类别描述。 - **创建虚拟维度**:创建不直接与数据源表对应的逻辑维度。 - **向多维数据集中增加虚拟维**:将虚拟维度添加到已有的数据立方体中,扩展分析能力。 通过这些步骤,FoodMart Corporation的案例展示了如何利用SSAS来管理和分析连锁店的销售、人力资源等多维数据,从而帮助管理层做出更明智的决策。这个教程对于学习和掌握SSAS的使用具有很高的实践价值,适合数据库管理员、数据分析师以及对OLAP感兴趣的IT专业人员。
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